权力转移：利用LLM模拟双边金融交易ABM中的人类厌恶倾向——一项债券市场研究

双边市场，如政府债券市场，涉及做市商(MMs)和客户之间的去中心化和不透明交易，对传统建模方法构成了重大挑战。为应对这些复杂性，我们引入了TRIBE——一种增强了大语言模型(LLM)的基于主体的模型(ABM)，用于模拟交易环境中类似人类的决策过程。TRIBE利用公开可用数据和程式化事实来捕捉真实的交易动态，将风险厌恶和模糊性敏感度等人类偏见融入主体的决策过程中。我们的研究产生了三项关键贡献：第一，我们证明了将LLM集成到基于主体的模型中以增强客户能动性是可行的，并且丰富了复杂市场中主体行为的模拟；第二，我们发现即使在LLM中编码了轻微的贸易厌恶也会导致交易活动的完全停止，这凸显了市场动态对主体风险特征的敏感性；第三，我们表明纳入类似人类的可变性将权力动态转向客户，并可能不成比例地影响整个系统，常常导致模拟中的系统性主体崩溃。这些发现强调了引入随机、类似人类决策过程所产生的涌现特性，揭示了增强人工社会真实性和复杂性的新系统行为。